[发明专利]应用于加油站的智能作业培训方法、装置和设备

说明书

本申请的实施例提供了应用于加油站的智能作业培训方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取加油站内各区域的动态信息；将所述动态信息输入至规范检测模型，得到非规范作业内容；基于所述非规范作业内容，生成与其对应的场景特征图；将所述非规范作业内容和所述场景特征图进行融合，得到融合特征；将所述融合特征和培训数据库中的培训模板进行匹配，得到与其对应的培训内容集合；基于所述培训内容集合，完成对加油站内工作人员的作业培训。以此方式，实现了对加油站内工作人员的智能作业培训。

技术领域

本申请的实施例涉及数据处理领域，尤其涉及应用于加油站的智能作业培训方法、装置、设备和计算机可读存储设备。

背景技术

由于加油站所销售的石油商品具有易燃爆、易挥发、易渗漏、易集聚静电荷的特性，故加油站以“安全”为第一准则，尤其是加油站的卸油作业，必须要符合标准的卸油作业流程，不然可能会造成安全隐患，会对加油站及周边人员产生极大影响。

加油站内作业现状是，全流程工作依赖人为作业操作，员工在执行工作项过程中难免存在操作的规范度不达标或者遗漏等行为，势必会影响油站的运营效率甚至导致潜在风险的连锁反应。

因此，培训工作的到位与否，培新的考核效率是加油站日常工作的基石和保障，但是目前加油站的培训基本是系统性培训，并且缺乏科学的培训评测，并不能针对油站的特点与漏洞加以防范和克服。

发明内容

根据本申请的实施例，提供了一种应用于加油站的智能作业培训方案。

在本申请的第一方面，提供了一种应用于加油站的智能作业培训方法。该方法包括：

获取加油站内各区域的动态信息；

将所述动态信息输入至规范检测模型，得到非规范作业内容；

基于所述非规范作业内容，生成与其对应的场景特征图；

将所述非规范作业内容和所述场景特征图进行融合，得到融合特征；

将所述融合特征和培训数据库中的培训模板进行匹配，得到与其对应的培训内容集合；基于所述培训内容集合，完成对加油站内工作人员的作业培训。

进一步地，所述规范检测模型通过如下方式进行构建：

生成训练样本集合，其中，训练样本包括带有标注信息的动态信息；所述标注信息为非规范作业内容；

利用所述训练样本集合中的样本对规范检测模型进行训练，以带有标注信息的动态信息作为输入，以非规范作业内容作为输出，当输出的非规范作业内容与标注的非规范作业内容的统一率满足预设阈值时，完成对规范检测模型的训练。

进一步地，所述基于所述非规范作业内容，生成与其对应的场景特征图包括：将所述非规范作业内容转化成场景图，场景图是一种数据结构，其中每个节点代表一个对象，连接对象之间的边代表所属关系，使用词嵌入技术Skip-Gram网络将场景图中的所有对象以及对象之间的所属关系转换为嵌入向量。

进一步地，还包括：

通过CBOW模型提取所述嵌入向量的对象与对象之间的注意力系数，定义为：

H_ij＝δ(f[X′_i,Y′_k,X′_j])